Greater prevalence of symptoms associated with higher exposures to mobile phone base stations in a hilly, densely populated city in Mizoram, India
Notice bibliographique
Résumé
Members of the scientific community and the general public are raising concerns about the potential health and environmental effects of radio-frequency electromagnetic fields (RF-EMF) for those living nearby mobile phone base stations (MPBS). This study examined the impact of RF-EMF (900–1900 MHz) on symptoms spanning four health categories: mood-energy, cognitive-sensory, inflammatory, and anatomical issues. A questionnaire identifying health symptoms within these categories, was given to 183 highly exposed and 126 reference residents, matched on demographics. While years of residing near the MPBS influenced the prevalence of some symptoms, proximity to the base station and higher levels of exposure (measured using power density) influenced the prevalence of many of the symptoms. A higher proportion of symptoms was found in residents who were either living within 50 meters of a MPBS or who were exposed to power densities of 5–8 mW/m2, for all four health categories. This relationship between exposure level and symptom prevalence was further influenced by age, daily mobile phone use (over 5 h per day), and lifestyle factors, for certain symptoms. Hierarchical regression analysis revealed that level of exposure (power density) was the only factor contributing to the number of symptoms experienced by residents, for all four health categories. An unexpected finding was that among the more highly exposed residents, the younger individuals (under 40 years) reported more inflammation related issues than older individuals. These results underscore the need to inform policymakers regarding the benefits of adopting a precautionary approach to potential risks associated with RF-EMF exposures from MPBS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».